Un modèle de gestion d'évènements basé sur l'apprentissage pour un système d'extraction et de prédiction dans le contexte de Ville Intelligente

Billions of “things” connected to the Internet constitute the symbiotic networks of communication devices (e.g., phones, tablets, and laptops), smart appliances (e.g., fridge, coffee maker and so forth) and networks of people (e.g., social networks). So, the concept of traditional networks (e.g., computer networks) is expanding and in future will go beyond it, including more entities and information. These networks and devices are constantly sensing, monitoring and generating a vast amount of data on all aspects of human life. One of the main challenges in this area is that the network consists of “things” which are heterogeneous in many ways, the other is that their state of the interconnected objects is changing over time, and there are so many entities in the network which is crucial to identify their interdependency in order to better monitor and predict the network behavior. In this research, we address these problems by combining the theory and algorithms of event processing with machine learning domains. Our goal is to propose a possible solution to better use the information generated by these networks. It will help to create systems that detect and respond promptly to situations occurring in urban life so that smart decision can be made for citizens, organizations, companies and city administrations. Social media is treated as a source of information about situations and facts related to the users and their social environment. At first, we tackle the problem of identifying the public opinion for a given period (year, month) to get a better understanding of city dynamics. To solve this problem, we proposed a new algorithm to analyze complex and noisy textual data such as Twitter messages-tweets. This algorithm permits an automatic categorization and similarity identification between event topics by using clustering techniques. The second challenge is combing network data with various properties and characteristics in common format that will facilitate data sharing among services. To solve it we created common event model that reduces the representation complexity while keeping the maximum amount of information. This model has two major additions: semantic and scalability. The semantic part means that our model is underlined with an upper-level ontology that adds interoperability capabilities. While the scalability part means that the structure of the proposed model is flexible in adding new entries and features. We validated this model by using complex event patterns and predictive analytics techniques. To deal with the dynamic environment and unexpected changes we created dynamic, resilient network model. It always chooses the optimal model for analytics and automatically adapts to the changes by selecting the next best model. We used qualitative and quantitative approach for scalable event stream selection, that narrows down the solution for link analysis, optimal and alternative best model. It also identifies efficient relationship analysis between data streams such as correlation, causality, similarity to identify relevant data sources that can act as an alternative data source or complement the analytics process.Des milliards de «choses» connectées à l’internet constituent les réseaux symbiotiques de périphériques de communication (par exemple, les téléphones, les tablettes, les ordinateurs portables), les appareils intelligents, les objets (par exemple, la maison intelligente, le réfrigérateur, etc.) et des réseaux de personnes comme les réseaux sociaux. La notion de réseaux traditionnels se développe et, à l'avenir, elle ira au-delà, y compris plus d'entités et d'informations. Ces réseaux et ces dispositifs détectent, surveillent et génèrent constamment une grande uantité de données sur tous les aspects de la vie humaine. L'un des principaux défis dans ce domaine est que le réseau se compose de «choses» qui sont hétérogènes à bien des égards, les deux autres, c'est qu'ils changent au fil du temps, et il y a tellement d'entités dans le réseau qui sont essentielles pour identifier le lien entre eux.Dans cette recherche, nous abordons ces problèmes en combinant la théorie et les algorithmes du traitement des événements avec les domaines d'apprentissage par machine. Notre objectif est de proposer une solution possible pour mieux utiliser les informations générées par ces réseaux. Cela aidera à créer des systèmes qui détectent et répondent rapidement aux situations qui se produisent dans la vie urbaine afin qu'une décision intelligente puisse être prise pour les citoyens, les organisations, les entreprises et les administrations municipales. Les médias sociaux sont considérés comme une source d'information sur les situations et les faits liés aux utilisateurs et à leur environnement social. Au début, nous abordons le problème de l'identification de l'opinion publique pour une période donnée (année, mois) afin de mieux comprendre la dynamique de la ville. Pour résoudre ce problème, nous avons proposé un nouvel algorithme pour analyser des données textuelles complexes et bruyantes telles que Twitter-messages-tweets. Cet algorithme permet de catégoriser automatiquement et d'identifier la similarité entre les sujets d'événement en utilisant les techniques de regroupement. Le deuxième défi est de combiner les données du réseau avec diverses propriétés et caractéristiques en format commun qui faciliteront le partage des données entre les services. Pour le résoudre, nous avons créé un modèle d'événement commun qui réduit la complexité de la représentation tout en conservant la quantité maximale d'informations. Ce modèle comporte deux ajouts majeurs : la sémantiques et l’évolutivité. La partie sémantique signifie que notre modèle est souligné avec une ontologie de niveau supérieur qui ajoute des capacités d'interopérabilité. Bien que la partie d'évolutivité signifie que la structure du modèle proposé est flexible, ce qui ajoute des fonctionnalités d'extensibilité. Nous avons validé ce modèle en utilisant des modèles d'événements complexes et des techniques d'analyse prédictive. Pour faire face à l'environnement dynamique et aux changements inattendus, nous avons créé un modèle de réseau dynamique et résilient. Il choisit toujours le modèle optimal pour les analyses et s'adapte automatiquement aux modifications en sélectionnant le meilleur modèle. Nous avons utilisé une approche qualitative et quantitative pour une sélection évolutive de flux d'événements, qui réduit la solution pour l'analyse des liens, l’optimale et l’alternative du meilleur modèle